EU AI法GPAI実施規範は、欧州連合の人工知能法（AI法）に基づいて策定された自主的なガバナンス枠組みである。大規模言語モデルやその他の基盤モデルを含む汎用人工知能（GPAI）モデルの提供者に対し、AI法に定められた規制上の義務をどのように満たすかについて、詳細な指針を提供する。この規範は、複数の利害関係者による起草プロセスを経て2025年に最終化され、高水準の法的要件を、透明性、著作権遵守、システムリスク管理に関する具体的かつ実行可能な実践へと変換することを目指している。
この規範自体は法的拘束力を持たないが、これに準拠することは、GPAIモデルに関するAI法の要件への適合を示すものと推定される。これは、GPAI規制を監督するEU機関であるAIオフィスが、独立した専門家、業界代表、市民社会と協力して策定した。最終版は2025年7月に公開され、企業、研究者、擁護団体から430件以上の提出を受けた公開協議を経て発表された。
背景と法的文脈
2024年8月に採択されたEU AI法は、2024年8月1日に発効し、ほとんどの規定は段階的に適用される。大規模データで訓練され、幅広いタスクを実行できるAIモデルと定義されるGPAIモデルは、同法第V章の下で特定の義務の対象となる。これらの義務には、技術文書の提供、訓練内容の要約の公開、EU著作権法を尊重するポリシーの実施が含まれる。
システムリスクを伴うGPAIモデル（累積計算能力が10^25浮動小数点演算（FLOPs）を超えるものと定義）には、モデル評価や敵対的テストの実施など、追加の要件が適用される。AI法は、AIオフィスがこれらの義務をどのように満たせるかを詳述する実施規範の作成を促進することを義務付けている。GPAI実施規範は、この目的のための主要な手段である。
起草プロセスとスケジュール
起草プロセスは2024年9月に始まり、AIオフィスが規範の範囲と内容に関する意見を集めるための協議を開始した。2024年11月、AIオフィスは4人の独立した議長を任命した。チューリング賞受賞者で深層学習の先駆者であるヨシュア・ベンジオ、元欧州議会議員のマリエチェ・スハーケ、著作権法教授のアレクサンダー・ポイカート、デジタル政策専門家のアンヤ・フェルトナーである。これらの議長は、透明性、著作権、システムリスクに焦点を当てた作業部会を率いた。
4つの作業部会が設立され、それぞれが特定の分野を担当した。透明性と著作権関連の規定、システムリスクの特定と評価、技術的リスク軽減、ガバナンスとレビューである。各部会には、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Microsoft (AI)などの主要AI開発者に加え、欧州のスタートアップ、オープンソースコミュニティ、市民社会組織の代表が含まれていた。部会は2025年1月から4月まで定期的に会合を開き、連続する草案を作成した。
最初の草案は2025年2月に公開され、2番目の草案は2025年4月に続いた。AIオフィスは2番目の草案について公開協議を実施し、430以上の利害関係者からフィードバックを受けた。著作権オプトアウトやシステムリスクの閾値などの問題に関する修正を組み込んだ最終版は、2025年7月10日に採択された。
主要な規定：透明性と著作権
規範の透明性の章では、GPAIモデル提供者に対し、モデルアーキテクチャ、訓練データソース、使用された計算リソースを含む詳細な技術文書を維持することを要求している。提供者はまた、AI法で要求されるように、訓練内容の十分に詳細な要約を公開しなければならない。規範は、この要約が、権利者が自分の作品が使用されたかどうかを特定できるように構造化されるべきだが、企業秘密を明かさないようにすべきだと指定している。
著作権に関して、規範は提供者に対し、テキスト・データマイニングの例外とオプトアウトメカニズムを含む、デジタル単一市場における著作権に関するEU指令（2019/790）を遵守するポリシーを実施することを義務付けている。提供者は、権利者が機械可読な手段を通じて権利を明示的に留保した作品が訓練データに含まれないようにするための合理的な努力を払わなければならない。規範はまた、オプトアウトを容易にするために、robots.txtやコンテンツレジストリなどの技術的ツールの使用を奨励している。
ウェブスクレイピングデータを使用する提供者に対し、規範はソースの記録を維持し、権利者からの要求に迅速に対応することを要求している。また、オプトアウトコンテンツをフィルタリングするための「最善努力」基準を採用することを提案しており、完全な準拠が技術的に困難であることを認めている。最終版は、必須フィルタリングに関する初期の提案を緩和し、業界の実現可能性に関する懸念を反映した。
システムリスク管理
システムリスクの章は、累積訓練計算量が10^25 FLOPsを超えるGPAIモデルに適用され、これはAI法で設定された閾値である。2025年時点で、これにはOpenAIのGPT-4やGPT-5、AnthropicのClaude 3、GoogleのGemini Ultraなどのモデルが含まれる。規範はこれらの提供者に対し、サイバー攻撃能力、生物学的脅威の生成、制御喪失などの潜在的な害を特定するために、レッドチーミングや敵対的テストを含む厳格なモデル評価を実施することを要求している。
提供者は、リスク評価フレームワーク、緩和措置、インシデント報告プロトコルを含むリスク管理システムを実装しなければならない。規範は、評価は可能な場合には独立した第三者によって実施されるべきであり、結果はAIオフィスと共有されるべきだと指定している。また、展開後にリスクをエスカレートさせる可能性のある創発的能力を監視することも提供者に要求している。
注目すべき規定は、提供者が少なくとも年に1回更新される「システムリスク緩和計画」を確立することを要求していることである。この計画は、化学的、生物学的、放射線学的、核的（CBRN）脅威、ならびにサイバー攻撃や操作に関連するリスクに対処しなければならない。規範は、評価ベンチマークを開発するためにBAIR (Berkeley AI Research)や他の学術機関との協力を奨励している。
ガバナンスとコンプライアンスメカニズム
規範は、AIオフィスの下でガバナンス構造を確立し、自己評価と監査の組み合わせを通じて遵守を監視する。提供者は年次コンプライアンスレポートを提出することが期待され、AIオフィスは苦情や新たなリスクに応じて対象を絞ったレビューを実施することができる。規範はまた、解釈と更新に関する助言を行う独立した専門家で構成される「GPAI実施規範パネル」を創設する。
オープンソースモデルについては、規範には特別なセクションが含まれており、公開された重みの異なるリスクプロファイルを認識して、一部の文書要件を緩和している。ただし、オープンソース提供者は、モデルが計算閾値を超える場合、著作権義務とシステムリスク規定に依然として準拠しなければならない。規範は、MIT CSAILや他の研究グループによって普及したモデルカードとデータシートの使用を奨励している。
規範への非準拠は自動的に罰則を引き起こすわけではないが、提供者に代替の適合手段を実証する立証責任を移す。AI法は、GPAI義務の違反に対して世界年間売上高の最大3%の罰金を規定しており、提供者が基礎となる法的要件を満たさない場合に適用される可能性がある。
業界の反応と採用
主要なAI企業は規範に対して慎重な支持を表明しているが、一部は管理負担や特定の著作権措置の実現可能性について懸念を提起した。OpenAIとAnthropicはともに、規範によって提供される明確さを歓迎する声明を発表したが、一部の規定はさらなる技術開発を必要とすると指摘した。Google DeepMindは、規範が他の管轄区域の規制に影響を与える可能性があるため、国際的な整合性の重要性を強調した。
Mistral AIやAleph Alphaなどの欧州スタートアップはより批判的であり、規範の文書要件が小規模なプレーヤーに不利になる可能性があると主張した。Hugging Faceなどのグループに代表されるオープンソースコミュニティは、オープンモデルに対する緩和された規定を歓迎したが、「十分に詳細な」訓練データ要約を構成するものについてのより明確なガイダンスを求めた。
Access NowやEuropean Digital Rights（EDRi）などの市民社会組織は、規範の透明性への強調を賞賛したが、より強力な執行メカニズムを求めた。彼らは、規範の自主的な性質が提供者に無視する選択肢を与えることを指摘し、AIオフィスが自己報告に依存するのではなく、積極的な監査を実施するよう求めた。
他の規制および基準との関係
GPAI実施規範は、デジタルサービス法や一般データ保護規則（GDPR）を含む他のEUの手段を補完するように設計されている。また、OECD AI原則や欧州評議会のAIに関する枠組み条約などの国際的なイニシアチブとも整合している。規範は、欧州標準化機関であるCEN-CENELECによって開発されている技術基準を参照しており、これらはより詳細な仕様を提供する。
規範のシステムリスクへのアプローチは、Deep learning研究からの方法論、特にNeural network安全性評価で使用されるレッドチーミング実践を活用している。また、提供者がモデルを安全ガイドラインに整合させる方法を知らせてきたReinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF)（AIフィードバックからの強化学習）文献からの教訓も組み込んでいる。規範は提供者が評価結果を研究コミュニティと共有することを奨励し、透明性の文化を育成している。
将来の改訂と影響
規範は生きた文書として設計されており、2年ごとにレビューサイクルがある。最初のレビューは2027年に予定されており、その時点でAIオフィスは規範がリスクを効果的に軽減したかどうか、閾値の調整が必要かどうかを評価する。著作権とシステムリスクに関する規範の規定は、技術的能力と法的解釈が発展するにつれて進化する可能性が高い。
2025年後半時点で、規範はすでに企業の実践に影響を与えている。OpenAIやAnthropicを含むいくつかの提供者は、初期のコンプライアンスレポートを公開し、モデル文書を規範のテンプレートに合わせて更新した。規範はまた、カナダや日本など、基盤モデルに関する同様の枠組みを開発している他の管轄区域の参照点としても機能している。
規範の長期的な影響は、AIオフィスの執行アプローチと、提供者が建設的に関与する意欲に依存するだろう。規範は自主的であるが、その詳細な仕様は準拠への強いインセンティブを生み出し、逸脱する場合には提供者が代替措置を正当化する必要がある。このダイナミクスにより、一部の観察者は規範を「硬い縁を持つソフトロー」と表現しており、非拘束的な性質にもかかわらずAI業界の行動を形成する可能性を反映している。